21年のインフラエンジニアがAIをどう使っているか——Linuxドキュメントの当たりのつけ方

ITインフラエンジニアとして21年間、技術の変化を現場で見てきました。WindowsクライアントやLinuxサーバーの運用から始まり、AWSなどのクラウド登場、そして今のAIの登場。変化のたびに「これは使いこなさなければ」と思ってきましたが、AIへの衝撃は特別でした。

AIに触れた瞬間、「これは全エンジニアが覚えなければならないツールだ」と直感しました。理由は理屈ではなく、実際に使ってみた感覚です。

膨大なLinuxドキュメントの「当たり」をつける

かつてLinuxの仕様を調べるには、公式サイトへ行き、コミュニティの膨大な議論を読み解く必要がありました。Linuxの公式ドキュメントは量が多すぎて、どこから読めばいいのかわからないことが頻繁にありました。

今は違います。まずAIに「この問題を解決するにはどのドキュメントを読めばいいか」と聞きます。AIが「このページのこのセクションが関係している」と絞り込んでくれるので、膨大な情報の中から読むべき場所がすぐにわかります。

これだけで調査時間が大幅に短縮されました。21年前には想像できなかった使い方です。

シェルスクリプトの作成もAIが担うようになりました。私は、AIが生成したコードを検証機でテストするだけです。

「AIに頼りすぎるな、経験が重要だ」と言われることもあります。でも、AIから情報を引き出すのはあくまで人間です。生成されたコードに問題がないかを判断するには、経験が必要です。21年間の現場経験があるからこそ、AIが生成したコードの「おかしな点」に気づけます。

経験とAIは対立しません。経験があるからこそ、AIをうまく使えます。

AIを使っていて気づいたことがあります。最初の回答が古い情報のことがあります。特にLinuxのバージョンやパッケージの仕様は変化が早いので、「最新の情報を教えて」と問いかけ直すことが欠かせません。

AIの回答を精査していくプロセス自体が、エンジニアの仕事の一部になっています。